Vikhrmodels/programming_books_rus · Datasets at Hugging Face

text stringlengths 0 1.95k
результатов. Удобно прописать путь к нему в системных файлах R, для чего добавить
текстовым редактором в файл C:\Program Files\R\R-3.00.2\etc\Rprofile.site строчку
setwd("D:/R/Process/Resampling") # или любой иной каталог на Вашем компьютере.
Весьма нежелательно использовать в названии рабочего каталога символы кириллицы.

3. Работать с системой R можно в командном окне R Console, что следует только
приветствовать. Существуют, тем не менее, различные надстройки, позволяющие

310

проводить вычисления в среде, используя традиционную систему меню, например, R
загрузки пакета
Commander, которую можно установить, выполнив команду
install.packages ("Rcmdr"). Это позволит вам осуществлять обработку данных (вывод
графиков и расчет всех основных статистических критериев) в рамках регрессионного и
дисперсионного анализа, не будучи знакомым с синтаксисом языка R. Познакомиться с
более продвинутыми средствами интерфейса запуска и отладки скриптов можно,
например, на сайте http://bioinformatics.ru/Data-Analysis/R-ide.html .

4. Скачать, распаковать Data.zip и копировать в рабочий каталог комплект скриптов

и данных к отдельным главам книги (см. Предуведомление).

Основные конструкции языка среды R
Как и в любой вычислительной среде, основными компонентами R являются
данные и операторы их обработки. Базовым объектом данных является вектор –
логических,
проиндексированная
факториальных или иных специальных величин. Частными случаями векторов являются
простая переменная, матрица (matrix – связанная совокупность однородных векторов),
таблица данных (data.frame – матрица со столбцами разного типа) и список (list –
иерархическая структура из векторов, матриц и т.д.).

последовательность

символьных,

числовых,

Операторы обработки данных по синтаксису мало чем отличаются от
традиционных языков программирования. Важнейшим отличием является громадное
количество доступных функций, поэтому для уверенной работы в R нужна, прежде всего,
хорошая память самого пользователя. Ниже приведены некоторые примеры операторов:

Операторы языка R
2*2 ; a <- 1/0
a = factorial(10)/sin(2*pi)
v = c(8.12,0,-64)^2
seq(-5, 5, by=.2) -> v
length(v)
v = scan("a.txt")
sum(v) ; mean(v) ; median(v)
var(v) ; sd(v)
v = rnorm(n=1000,mean=0,sd=1)
hist(v) ; boxplot(v) ; qqplot(v)
plot(density(v),col="red", lwd=2)
s <- c(LETTERS[7:12], letters[1:7])
sr <- sample(s) ; ss <- sr[order(sr)]
f <- function (x, a) (2*x-a)^2
xmin <- optimize(f, c(0, 1), a = 0.35)
A <- read.table(“As.txt”, header=F)
A[is.na(A)] <- 0 ; n <-ncol(A)
colnames(a) = c("sex","X","Y”)
plot(A$X, A$Y, pch=A$sex)
table(A$sex) ; attach(A)
A<-transform(A,sexf= as.factor(sex))
summary(aov(X ~ sexf, data=A))
m <- lm(Y~X+sexf) ; summary(m)
predict(m, interval="confidence")

Проводимые действия
Делаем любые вычисления; переменной а присвоим ¥ (Inf)
Используем различные функции и встроенное число p
Создаем вектор v из квадратов трех числовых значений
Помещаем в вектор v последовательность чисел от -5 до 5 с
шагом 0.2. Узнаем, что при этом получили 51 значение
Загружаем в v данные из внешнего файла a.txt
Получаем сумму, среднее, медиану, дисперсию и
стандартное отклонение членов совокупности v
Формируем вектор 1000 случайных чисел из нормального
распределения с нулевым средним и единичной дисперсией,
рисуем гистограмму и графики плотности распределения
Создаем вектор из прописных и строчных букв от ‘а’ до ‘L’,
случайно их перемешиваем, затем сортируем по алфавиту

Находим минимум функции (2х – 0.35)2 на интервале (0, 1)

Загружаем в таблицу A данные из внешнего файла As.txt,
меняем пропущенные значения на 0, задаем имена столбцов

Строим «облако» точек зависимости Y = f(X)
Подсчитываем число значений каждого класса sex
Добавляем в таблицу A столбец с фактором и выполняем
дисперсионный анализ
Получаем регрессионную модель зависимости Y= f(X, sex) и
рассчитываем модельные значения

Как и в любом языке программирования, в процедурах R широко используются
создание собственных функций, условный оператор if (условие) {выражение}, оператор
цикла for (i in 1:n) {выражение} и т.д. Существуют развитые средства импорта исходных

результатов. Удобно прописать путь к нему в системных файлах R, для чего добавить

текстовым редактором в файл C:\Program Files\R\R-3.00.2\etc\Rprofile.site строчку

setwd("D:/R/Process/Resampling") # или любой иной каталог на Вашем компьютере.

Весьма нежелательно использовать в названии рабочего каталога символы кириллицы.

3. Работать с системой R можно в командном окне R Console, что следует только

приветствовать. Существуют, тем не менее, различные надстройки, позволяющие

310

проводить вычисления в среде, используя традиционную систему меню, например, R

загрузки пакета

Commander, которую можно установить, выполнив команду

install.packages ("Rcmdr"). Это позволит вам осуществлять обработку данных (вывод

графиков и расчет всех основных статистических критериев) в рамках регрессионного и

дисперсионного анализа, не будучи знакомым с синтаксисом языка R. Познакомиться с

более продвинутыми средствами интерфейса запуска и отладки скриптов можно,

например, на сайте http://bioinformatics.ru/Data-Analysis/R-ide.html .

4. Скачать, распаковать Data.zip и копировать в рабочий каталог комплект скриптов

и данных к отдельным главам книги (см. Предуведомление).

Основные конструкции языка среды R

Как и в любой вычислительной среде, основными компонентами R являются

данные и операторы их обработки. Базовым объектом данных является вектор –

логических,

проиндексированная

факториальных или иных специальных величин. Частными случаями векторов являются

простая переменная, матрица (matrix – связанная совокупность однородных векторов),

таблица данных (data.frame – матрица со столбцами разного типа) и список (list –

иерархическая структура из векторов, матриц и т.д.).

последовательность

символьных,

числовых,

Операторы обработки данных по синтаксису мало чем отличаются от

традиционных языков программирования. Важнейшим отличием является громадное

количество доступных функций, поэтому для уверенной работы в R нужна, прежде всего,

хорошая память самого пользователя. Ниже приведены некоторые примеры операторов:

Операторы языка R

2*2 ; a <- 1/0

a = factorial(10)/sin(2*pi)

v = c(8.12,0,-64)^2

seq(-5, 5, by=.2) -> v

length(v)

v = scan("a.txt")

sum(v) ; mean(v) ; median(v)

var(v) ; sd(v)

v = rnorm(n=1000,mean=0,sd=1)

hist(v) ; boxplot(v) ; qqplot(v)

plot(density(v),col="red", lwd=2)

s <- c(LETTERS[7:12], letters[1:7])

sr <- sample(s) ; ss <- sr[order(sr)]

f <- function (x, a) (2*x-a)^2

xmin <- optimize(f, c(0, 1), a = 0.35)

A <- read.table(“As.txt”, header=F)

A[is.na(A)] <- 0 ; n <-ncol(A)

colnames(a) = c("sex","X","Y”)

plot(A$X, A$Y, pch=A$sex)

table(A$sex) ; attach(A)

A<-transform(A,sexf= as.factor(sex))

summary(aov(X ~ sexf, data=A))

m <- lm(Y~X+sexf) ; summary(m)

predict(m, interval="confidence")

Проводимые действия

Делаем любые вычисления; переменной а присвоим ¥ (Inf)

Используем различные функции и встроенное число p

Создаем вектор v из квадратов трех числовых значений

Помещаем в вектор v последовательность чисел от -5 до 5 с

шагом 0.2. Узнаем, что при этом получили 51 значение

Загружаем в v данные из внешнего файла a.txt

Получаем сумму, среднее, медиану, дисперсию и

стандартное отклонение членов совокупности v

Формируем вектор 1000 случайных чисел из нормального

распределения с нулевым средним и единичной дисперсией,

рисуем гистограмму и графики плотности распределения

Создаем вектор из прописных и строчных букв от ‘а’ до ‘L’,

случайно их перемешиваем, затем сортируем по алфавиту

Находим минимум функции (2х – 0.35)2 на интервале (0, 1)

Загружаем в таблицу A данные из внешнего файла As.txt,

меняем пропущенные значения на 0, задаем имена столбцов

Строим «облако» точек зависимости Y = f(X)

Подсчитываем число значений каждого класса sex

Добавляем в таблицу A столбец с фактором и выполняем

дисперсионный анализ

Получаем регрессионную модель зависимости Y= f(X, sex) и

рассчитываем модельные значения

Как и в любом языке программирования, в процедурах R широко используются

создание собственных функций, условный оператор if (условие) {выражение}, оператор

цикла for (i in 1:n) {выражение} и т.д. Существуют развитые средства импорта исходных